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前言 工欲善其事必先利其器，在数学建模竞赛和研究中,选择合适的软件工具对提高建模效率和结果呈现质量至关重要。本文将系统地介绍数学建模中常用的核心软件工具,帮助建模爱好者和参赛者构建一个完整的软件工具链

前言 本系列文章从最初的基础原理与入门实践切入，一直延伸到主流策略、引导策略、RAG（检索增强生成）、思维树（ToT）与避免幻觉（Hallucination）的策略这种渐进的结构方便了对初学者和进阶者

前言 项目目前为止推进到了第五步，也就离我们最终目标自动化实现知识图谱生产不远了。承接上一章的内容，我们本章内容需要联通Python操作Neo4j达到全流程贯通，目前已经有比较成熟的做法，而且我们上篇

前言 让我们来整理之前我们两章的内容思绪，第一章我们了解了知识图谱的基本概念和需要构建的步骤架构，第二章我们明确了要采用知识抽取的技术栈。目前再来回溯最初的架构图： 目前我们最主要的还是构建一个小型知

前言 根据系列上篇文章，我们已经了解了知识图谱的基本概念，以及现在知识图谱发展状况，与前沿AI结合方向。现在就差真正实践构建知识图谱这临门一脚，基本上就会对知识图谱这一产品有更加清晰的认识。那么工欲善

大数据挖掘实战-PyODPS基础操作 前言 之前写过很多Spark和PySpark的项目和技术操作文章，主流框架基本就是Spark了，但是在最近很多大数据的朋友反应除了公司自研大数据平台部署Spark

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最近要搭某个业务域的数仓，本来设计规划的挺好的，该搭DIM,DWD,DWS的也都设计好了，结果一跑数仓，全是大大小小的1BUG，最后揪出来整个过程，最大的烦人东西就是设计ETL数据入库分区的问题。那么

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